可靠性是衡量产品质量的一个关键指标,分析并提升产品可靠性一直以来都是质量工程领域关注的焦点。试验设计(Design of Experiments,DOE)中,试验设计技术可以通过识别和优化显著性试验因子,达到提升产品可靠性的目的。单一指定的分布模...
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可靠性是衡量产品质量的一个关键指标,分析并提升产品可靠性一直以来都是质量工程领域关注的焦点。试验设计(Design of Experiments,DOE)中,试验设计技术可以通过识别和优化显著性试验因子,达到提升产品可靠性的目的。单一指定的分布模型会使参数估计的结果偏离真实值,如何在模型不确定情况下识别显著因子是现存的难题;此外,加速寿命试验(Accelerated Life Tests,ALT)中,贝叶斯最优加速寿命试验设计通常没有考虑到模型的不确定性,试验过程中也无法做到先验信息的有效更新,诸多因素的存在导致可靠性分析结果出现较大偏差。基于以上问题,本文考虑在模型不确定情况下识别影响产品可靠性的显著因子以及在模型不确定情况下进行序贯加速寿命试验设计与分析。主要研究内容包括:
(1)模型不确定下的可靠性提升试验显著因子识别研究。在模型不确定情况下,选取单一指定模型会给参数估计结果带来较大的风险,如何在多个可能的分布模型中进行取舍是一个非常有重要的问题。为解决上述问题,本文提出使用贝叶斯模型平均(Bayesian model averaging,BMA)方法识别显著因子,将模型后验概率作为权重加权估计各因子效应值,与单一模型进行对比发现贝叶斯模型平均方法识别结果更加准确合理。与此同时,在改变先验分布、先验方差以及选取不同截尾时间的情况下进行研究,发现该方法依旧稳健和有效。
(2)模型不确定情况下进行序贯加速寿命试验设计(Sequential accelerated life tests,SALT)与分析。以往的研究中忽略了模型不确定对可靠性分析产生的影响,本文提出一种考虑模型不确定情况下的序贯加速寿命试验设计与分析方法。首先,在序贯试验设计下,利用高应力水平下得到的寿命数据更新模型参数信息;接着,在最优准则下继续低应力水平的寻优;最终,使用贝叶斯模型平均方法对寿命数据分析并估计低分位寿命。所提出的方法通过更新参数先验信息使得加速寿命试验设计中各水平均为最优,同时也有效地避免了单一指定模型导致过于自信的分位寿命估计结果,具有较强的稳健性。
本文在试验设计中,所提出的贝叶斯模型平均方法识别出的显著因子结果要优于单一指定的分布模型。此外,在加速寿命试验设计中,所提出的方法充分考虑到模型的不确定性和信息的更新,为实际的可行性操作提供了理论依据,具有较强的鲁棒性。
研究了存在定常时延和模型参数不确定的双边遥操作系统在受到拒绝服务攻击(denial of service,DOS)时的稳定性问题。利用位置误差结构,设计了基于事件触发的控制器,并利用自适应律估计机械臂模型中的未知参数。通过Lyapunov函数理论证...
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研究了存在定常时延和模型参数不确定的双边遥操作系统在受到拒绝服务攻击(denial of service,DOS)时的稳定性问题。利用位置误差结构,设计了基于事件触发的控制器,并利用自适应律估计机械臂模型中的未知参数。通过Lyapunov函数理论证明了双边遥操作系统的稳定性,并证明了基于事件触发的控制器不存在Zeno行为。通过数值仿真验证了基于事件触发的自适应控制器能够使遥操作系统在DOS攻击下保持稳定。
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